Кадровая турбулентность в Google AI: полный стек это опора и
новости
14.08.2026

Кадровая турбулентность в Google AI: полный стек это опора и источник конфликтов

Кадровая турбулентность в Google AI: полный стек это опора и источник конфликтов

В Google снова обострилась ситуация вокруг флагманских моделей искусственного интеллекта. Разработка Gemini 4 буксует: релиз уже дважды откладывали, а Gemini 3.5 Pro пропустила сначала июнь, потом середину июля. Вместо этого компания выпустила облегченные версии Gemini 3.5 Flash и Gemini 3.6 Flash, которые, по оценкам наблюдателей, уступают не только моделям Anthropic и OpenAI, но и передовым разработкам Kimi, Qwen и DeepSeek.

Параллельно продолжаются кадровые потрясения. Демис Хассабис оставил пост генерального директора DeepMind, став председателем совета директоров и главным научным сотрудником Alphabet, а оперативное управление исследовательским подразделением перешло к Кораю Кавукчуоглу. Из компании ушли несколько ведущих исследователей, включая Джеффа Дина, который основал собственный стартап Discovery Loop.

Причины и технического отставания, и кадровой турбулентности лежат в давнем организационном конфликте. Полный стек — от чипов и облачной инфраструктуры до моделей и приложений — считается главным конкурентным преимуществом Google, но именно он порождает противоречия. DeepMind, исторически автономная исследовательская структура, вынуждена делить вычислительные мощности и приоритеты с другими подразделениями, прежде всего с Google Cloud. Облако при этом свободно продает мощности конкурентам Gemini, а сама Gemini не может распространяться через чужие облачные платформы. Внутри компании модели и продукты тоже разделены: за фундаментальные модели и потребительские приложения отвечает DeepMind, за корпоративные решения — Google Cloud.

Гендиректор Google Сундар Пичаи ждет от DeepMind большей сосредоточенности на улучшении моделей и их связи с продуктами. Он уже анонсировал почти ежемесячный цикл обновлений Gemini 4. Однако скептики предупреждают: ставка на регулярные, но небольшие улучшения может подорвать способность к прорывным исследованиям, которые когда-то сделали DeepMind уникальным. Чем жестче Google закручивает гайки, тем меньше у талантливых исследователей остается свободы для нестандартных экспериментов — и тем выше риск, что следующие большие идеи появятся уже за пределами компании.

Источник: www.tmtpost.com